人工智慧（AI）作為一項革命性技術，已經在多個領域展現出了強大的潛力和廣泛的應用前景。特別是基於人工神經網路的人工智慧技術，由於其模仿了生物神經元的工作原理，在處理複雜問題、進行模式識別和數據分析等方面取得了顯著成功。那麼，基於人工神經網路的人工智慧為何如此成功？筆者認為，其核心原因在於，人類絕大多數知識的獲得，實質上也是基於已有知識進行插值式推測和外延的結果，以及通過對各種已有知識體系和工具方法的排列組合進行運用（並在實踐中得到檢驗篩選之後）的結果。而當前有些種類的人工智慧恰好在這方面進行了出色的模仿，從而取得了巨大的成功。
在人類知識體系的演進過程中，真正算得上是石破天驚式的開創性創新的例子屬於極少數，絕大多數知識都是在這些獨創性知識的基礎上，通過排列組合和插值的方式不斷深化和外延擴展而獲得的。更準確地說，人類現有的知識體系基本都是在原始創新、插值式創新與排列組合式創新的不斷交織中形成的。由於基於人工神經網路的人工智慧能夠有效模擬人腦的思維方式，因而能夠採用類似的方式對其訓練中輸入的人類知識、資訊和方法進行插值式推測與外延，從而展現出傑出的表現。這也意味著，基於人工神經網路的人工智慧的插值式推演與預測過程，不僅僅是簡單的數據處理，更是對人類知識體系演進過程的模仿與延伸，只是目前的人工智慧模式和架構在本質上仍然是對人類現有知識和方法的插值式推測與外延。
一、人工智慧成功的核心：插值法與排列組合法的綜合運用
插值是一個數學概念，通常指在已知數據點之間進行估算或推測的過程。在知識創造和技術發展中，插值的理念同樣適用，但是其內涵更為豐富，既包括直接的插值，也包括不同領域間資訊與方法的嫁接和排列組合式的運用。具體而言，知識的獲得與應用往往都不是一次性的創造，而是建立在已有知識基礎上的不斷推演和組合。迄今為止，人類幾乎所有知識的形成，特別是在科學與技術領域，都是在原始創新的基礎上，通過插值式與排列組合式的方法不斷深化和外延擴展而獲得的。例如，愛迪生發明電燈泡後，後來的科學家和工程師在此基礎上進行了各種各樣的工藝優化和參數調整，從而使得電燈泡種類日益豐富，應用日漸廣泛，功效和亮度等指標也不斷提高。
二、插值法式的知識與技術創造的層次結構
在知識與技術的創新創造中，插值法式的知識與技術創造可分為以下幾個層次：
第一層次：對數據和資訊的直接插值。這是最基礎的層面，主要涉及對已有數據的簡單處理和分析。例如，在氣象學中，氣象數據的插值可以幫助預測天氣變化；在化學反應或物體運動中，狀態和結果往往可以通過插值法式的分析計算進行準確預判。這一層次的知識創造通常涉及對現有資訊的優化與改進。
第二層次：原理規則層面的插值。在這一層次，知識的創新性拓展與應用涉及對已有科學原理的理解與擴展或嫁接式應用。例如，牛頓的運動定律和熱力學規律被廣泛應用於機械工程等領域，工程師通過對這些原理的深入理解和排列組合的綜合運用，能夠設計出各類功能獨特且高效的機械裝備。LED燈的發明也是一個例子，其技術原理源自半導體物理學，工程師在這一理論指導下，將其應用於照明技術，形成了與傳統白熾燈原理不同的光源。這一過程也反映了對原電燈泡在原理上的插值式創新（準確地說，這是一種排列組合式和嫁接式的插值創新，即將另一個領域的方法原理引入到本領域之中）。
第三層次：方法論層面的插值。這是最高層次的插值，要求對知識體系有更深的理解和反思能力。在這一層面，知識的應用不僅是對已有理論的簡單運用，而是能夠在不同領域間進行跨界整合，創造出新的方法論。例如，在醫學研究中，臨床試驗的設計不僅需要生物學知識，還涉及邏輯推理、統計學、倫理學等多個領域的綜合運用。尤其式邏輯分析方法和系統工程式的思路方法，對於許多學科都有非常重要的方法論性質的應用價值。這種跨學科的插值，往往能產生意想不到的創新成果。再比如，在城市管理乃至全社會的可持續發展管理領域，通過借鑒生態學領域的知識與方法，創造出了各類新型的城市規劃管理和社會經濟規劃管理方法，並在日常的面向生態環境保護的城市管理和社會經濟管理中得到了大量卓有成效的應用。
越是高層次的插值方法，越需要更加高層次的觸類旁通的能力和更加深層次的理解和反思咀嚼。
在上述三個層次的插值法之上，是思想理念上的創新與創造。這是一種最高層次的創新與創造，往往源於思想理念的重大突破。這種層次的創新，是人類的靈性、悟性和頓悟感的體現，常常超越了已有知識的框架。許多科學革命的發生，正是源於對舊有知識的質疑與對新理念的探索，例如虛數的引入與微積分的發明，都是在對傳統數學知識的深入反思和探索中形成的全新理論體系。物理領域的量子力學和相對論等，也同樣屬於此類層次的創新與創造。
三、知識的積累與創新的相互作用
知識的積累與創新過程是一個動態、不斷演進的系統。通過插值，我們能夠在已有知識的基礎上進行創新，而這些創新又反過來豐富與拓展我們的知識體系。歷史上，許多重大的科學發現與技術進步，都是在對已有知識進行重新組合與應用的基礎上實現的，具體來說，往往是在“各類或大或小的原始創新”與“插值式創新和排列組合式創新”不斷交織的基礎上獲得的。人類的這些知識與技術的發現與發明過程，既可能屬於第一層次，也可能屬於第二層次或第三層次，甚至有時可以歸屬於最高層次的思想理念上的創造性發明。
例如，語言的演變過程就是一個典型的原始創新與插值式拓展相互交織而得以不斷發展的例子。人類最初使用簡單的符號與聲音進行交流，隨著社會的發展，語言逐漸複雜化。語言的變化往往基於已有語言，再通過音韻、語法、辭彙等方面的插值與組合，實現了語言的不斷豐富與演變。
在數學領域，整數、有理數、無理數與虛數等的引入，往往是通過對前人已有數系的理解與突破式擴展而實現的。這些數的發現和成功的引入與拓展運用，不僅豐富了數學的內涵，也為後續的數學理論與應用奠定了基礎。許多重要的數學理論都是在已有理論的基礎上進行插值與外延的。例如，在牛頓與萊布尼茲開創性地建立微積分理論和相關符號體系後，微積分為後來的數學家提供了豐富的工具，極大推動了整個數學的發展。
四、人工智慧的插值法局限性與人類的靈性
從目前的跡象與實際效果來看，人工智慧已達到第一層次和第二層次的插值法式創新，第三層次的插值法式創新似乎也可以算作有，但最高層次的思想理念與思維深度上的創新能力仍未實現。後者可能與當前人工智慧的思維深度不足有關，更可能與當前的人工智慧尚無法擁有真實的生理體驗和生活經歷（包括學習經歷、成長經歷、情感經歷、生老病死經歷、衣食住行經歷等）有關。
相比現有的人工智慧而言，人類的獨特價值在於其創造性思維和靈性悟性。在面對全新的、未知的情境時，人類能夠通過創造性思維和靈性悟性，提出更加深刻的理解或是全新的解決方案。這種能力是人工智慧目前無法模擬的。
延續上述思維框架，可以得出這樣一個推論：隨著人工智慧的快速發展，未來人類越來越重要的價值體現將是如何有效運用與指引人工智慧；同時，人類的靈感與悟性對於未來人工智慧的發展乃至整個世界的發展，可能會顯得愈發重要。需要補充的是，隨著腦機介面技術的不斷突破以及各類仿生性的感測器的應用，今後是否真的能造出一個超級偉大的神一樣的人工智慧？也許真有可能，讓我們拭目以待吧。
參考閱讀：在下面的這篇文章中，是我第一次萌生有關‘人類的大部分知識是插值法得到的結果的想法’，並圍繞人工智慧領域進行了拓展論述。另外，早在二十多年前，我在我的博士學位論文的研究過程中就學習和使用了人工神經網路的相關技術方法，雖然那時基於人工神經網路的人工智慧還處於早期階段，但該技術領域當時已經令人頗為期待了。